介绍了如何使用TensorFlow构建简单的神经网络体系结构、训练模型和评估结果时。本次实验基于MNIST数据集，将解决分类任务并尝试从其手写表示中识别实际数字。

主要为大家详细介绍了基于Tensorflow的MNIST手写数字识别分类，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文实例为大家分享了基于Tensorflow的MNIST手写数字识别分类的具体实现代码，供大家参考，具体内容如下 代码如下： import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector import time IMAGE_PIXEL

Python3初学者机器学习 为机器学习的入门者提供多种基于实例的sklearn，TensorFlow以及自编函数（AnFany）的ML算法程序。只要数据格式和示例的中的一样，程序可灵活调用。 入门篇 线性回归（Linear Regression） 实例： 逻辑回归（Logistic Regression） 实例： Softmax回归（Softmax回归） 实例： Kmeans ++群集（K均值++聚类） 实例： 初级篇 理论推导 实例 北京市Pm2.5预测 成年人收入分类和Mnist手写数字识